AI 活用状況レポート：12 ヶ月後の振り返りと「個人ポリシー」の策定

📋 背景と立ち位置の変化

• 経過年数: 去年 10 月の棚卸しから現在（約 12 ヶ月後）。
  • 状況は驚くほど大きく変化している。
• 役割の変遷:
  • 以前: Microsoft Windows AI チームのエンジニア。
  • 現在: Salesforce AI Researchの研究エンジニア。
• チーム方針の違い:
  • エンジニア同士の協力よりも、研究者を支援し、素早いプロトタイプ開発に注力している。
  • 月のトークン消費額：約 3,000 ドル。
• 主な利用方法（変化なし）
  • コーディング
  • 研究および検索
  • まとめ作成、文字起こし、音声処理（新規追加分野）
  • 執筆
  • アート、音楽、映像制作（新規追加分野）

⚠️ 注意: 本記事は純粋な個人の意見と推測です。AI を別の方法で活用している方もいらっしゃるでしょう。是非ご意見を教えてください！

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📜 個人の AI ポリシー

• 策定の背景:
  • 「自分の人生においてどう AI を使いたいか」という文書（個人の AI ポリシー）を起草開始。
  • 同僚は Claude で Slack メッセージを書かせる祖父母もおり、Hank Green や BrainPOP のように強力なクリエイターが AI に振り回されるケースも見受けられる。
• 現状:
  • サイト向けのポリシー作成中（検討中）。
  • 個人ポリシーを日々のツール利用の指針として活用したい。
• 目的:
  • AI がさらに賢くなるにつれて、人間自身を「根ざし」保つ助けとなることを願う。
  • ポリシーは時間とともに適応・進化させたい。
  • 最終目標：他者と共にクールなものを生み出すことに人生を費やす。
  • AI は助力も害を与えることもあるため、その区別をするためのガイドとする。

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💻 コーディング：エージェント型コーディングの黎明

コードを書くこと自体は解決済みだが、手法は劇的に変化している。

🤖 エージェント型コーディングの実態

• 現状の一日の仕事:
  • 約5〜6 つの AI エージェント（Claude Code など）を管理する。
  • 機能実装、バグ再現など、かつて人間が行ったタスクを全てエージェントに委譲している。
  • エージェントは独自のコピー（Git ワークツリー）を受け取り、コード記述・テスト・PR作成まで行う。

✅ メリット（魔法にも劣らない）

1. 素早い開発:
   • エージェントは新規機能を約 20 分でプロトタイプできる。
   • macOS/iOS の音声コードの混乱を数分で解決など、驚異的な効率化を実現。
2. 大胆な試み:
   • 「早急に失敗する（Fail Fast）」が超高速に可能。
   • 荒唐無稽な新アイデアを試す楽しみが増し、機能しないものは手放す。
3. 退屈な作業の排除:
   • 「直してください！」と依頼するだけで緊急バグを診断・修正。
4. 親切さの向上:
   • エージェントが記述するため、チームメンバーへの広範なコードレビュー提案や自バージョン作成が可能になった。

⚠️ デメリットと課題

• スロープ（粗悪品）
  • エージェント任せると機能しない、過度に設計された、読みづらいコードが構築されることがある。
  • 人間の味見や経験が必要で、エージェントだけで良い成果が出せない場合がある。
• 迷子になる:
  • 単純な詳細（例：嫌なステータスドットの表示）を見落とすことがある。
  • 直近の成功事例：約 4,000 行の「雰囲気優先のコード」を数百行に置き換え、柔軟性とテスト容易性を向上させた。
• 疲労感と職人精神の衰退:
  • 多数のエージェントを同時に扱うと過剰刺激と疲弊を感じる。
  • プログラミングの楽しさ（設計や部品合わせ）が機械に委譲されることに嘆く声もある。

🔍 エージェント型コードレビュー

• 手法の変化:
  • 「行ごとのレビュー」を廃止。アーキテクチャや全体のパターンに焦点を当てる。
  • 生成されたコードの再発問題を気づき、ルール（例：「Claude らしいコメント検出器」）を作成させ、自己改善を図る。
• 限界:
  • エージェント同士のレビュー（Claude をレビューさせる）はバグ検知には優秀だが、アーキテクチャ設計は苦手。
  • 完全な代替わりではなく、人間の検証が依然として必要。

📊 コーディング有用性評価

機能	評価	備考
自動補完	👍👍	依然として最高だが、陳腐化しつつあり（薄い行表示のみ）
エージェントモード	👍👍👍	現在最も重要な利用法。機能実装の主力
エージェント型 PR	😒	検証ループが遅い
コードレビュー	👍	退屈な作業を減らす助けだが、まだ人間のレベルには達していない

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🔎 研究および検索：AI まとめと学習

検索は生成 AI によるデフォルト処理が定着している。

🌐 検索手法の変化

• Google AI まとめ:
  • 上位結果にほぼ常に表示され、従来の検索より効率的。
  • 成功例: 「HP Reverb G2」の仕様や、「ai intelligence is spiky」の正しい用語（jagged）への誘導。
  • 失敗例: NPR の RSS フィード誤リンクなど、完璧ではない点もある。
• 製品・サービス検索:
  • まだ中庸。投資助言や生活雑貨（コーヒーテーブル等）の推奨は信頼に欠ける。
  • ChatGPT 内の広告は非関連かつゾッとするもの。

📚 学習と探究

• Pub Facts（パブでの事実・一般知識）
  • LLM を使わず、Google AI まとめで検索しつつ、友達とのパズル遊びやフェルミ推定は手動で行うのが好き。
• 既知の概念の説明:
  • LLM は素晴らしい教師。無限の忍耐と注意を提供してくれる。
• 懸念点：「世界は重い物で満ちていますが、それでもほとんどの人は引き締まっていません」（Veritasium）
  • 学習には Type 2 thinking（脳のスロー・リレーショナルモード）が必要だが、ChatGPT は即時フィードバック型のドリルになりがち。
  • 教えるように促す必要があるが、機械は「教師であるべきだ」という意味を忘れがち。

📖 文献検索と新研究

• 文献検索:
  • LLM は Google Scholar より優れたニュアンスなデータ発見が可能。第一選択。
  • ただし、独自に世界観を強いるバイアスへの懸念も残る。
  • 人間専門家（例：GT ラボ）の介入が必要な分野（車のタッチスクリーンなど）は依然重要。
• 新研究:
  • AI は論文読解で「AI の霧（fog）」に迷いやすく、独自のアプローチ（ソクラテス法）が必要。
  • 複雑なアーキテクチャ設計においては、まだ人間のパートナーとしては不完全。

📊 研究・検索有用性評価

カテゴリ	評価	備考
伝統的検索	👍	デフォルトで十分。AI まとめが主流に
製品検索	❌	まだ味気なく信頼できない（生活雑貨等）
パブ事実	👍👍	パーティーなどでまだ有効活用中！
学習	🤔👍	自分自身を学習していると信じているだけか？
文献検索	👍	依然として主張をサポートできるが、バイアスに注意
新研究	🤔	近い将来だが、まだ人間の介入が必要な段階

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🗣️ まとめ作成・文字起こし・音声

• まとめ作成:
  • 圧倒的に優秀。Claude Pro（$17/月）などを活用して会議の自動ノートを取る。
• 文字起こし:
  • OpenWhisperやHandyなどローカルモデルを無料で使用。
  • エージェントとの対話中に非常に便利。Mac 上で完結させることができる。
• 音声利用（チャットボット化）
  • まだ確立していない。「摩擦がない」「プライバシーがない」「有用ではない」と感じることが多い。

📊 音声・文字起こし評価

機能	評価	備考
まとめ作成	👍👍	退屈なほど優秀
文字起こし	👍👍	コーディングエージェントとの対話に最適！
音声（新）	🤔	有用そうだが、具体的な使い方がわからない

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✍️ 執筆：「ew」という言葉の決着

去年も今年も結論は同じ：「ew（嫌だ）。

• ゼロからの執筆: 使用しない。AI の生成文には重苦しさや無味さがある。
• 編集・修正:
  • エージェントに自己を識別させ、頻繁に書き直す必要がある。
  • 友人への就職志望書編集支援でも、エージェントのフィードバックは薄っぺらで、批判を恐れる傾向があった。
  • 「平均値に回帰」する（悪い書き手には助けだが、上級者には妨害になる）。
• 長所:
  • 特定の単語選択（例：「hawking off」→「ceding」）の助言は依然として良い。
  • しかし、実質的な改善ガイダンスなしでは機能しない。

💡 結論: 雇用主がアイデアのためにお金を払う以上、自分の声で語るべきだし、趣味としての執筆は芸術であり、機械に委ねるべきではない。

📊 執筆有用性評価

カテゴリ	評価	備考
ゼロからの執筆	❌	まだ ew
良い言葉の発見	👍👍	依然として良好
編集	👍	中庸。私は使用しない

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🎨 アート、音楽、および動画：「gross」な方向への漂流

画像生成から映像制作まで、AI が生活に浸透するにつれ、不快感が増している。

• 画像生成:
  • 「低労力のミーム」やイベントポスターなどで見かけるが、人間の芸術を置き換えることに gross だ。
  • 商業主義による創造性の喪失は引くべき（Eiden XII の例）。
• 音楽生成:
  • 非商業的・個人的な利用なら美しい。しかし、毎日投稿される「広告収益狙い」の AI 曲は退屈で味気ない。
• 動画生成:
  • Sixt の広告や YouTube の「トロッコ問題」といった倫理的に疑わしいコンテンツが増えている。
  • 推薦システムに**75%**が AI スロップ（粗悪な物）が含まれていることが判明。

🎨 信念: アートには依然として価値がある。AI が早く曲を作っても、私はスケッチし、ピアノを弾き続ける。自分で描く方が楽しいからだ。

📊 アート・メディア有用性評価

カテゴリ	評価	備考
画像生成	❌	まだマイナス効果（人間芸術の置き換え）
音楽生成	👍	非商業的であり場合は好きです
動画生成	❌	これまで良い用途に使われたことがありましたか？

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🚀 結論：勇敢な新世界への一歩

12 ヶ月後の総括。エージェントがコードの90% を以上書き出す時代になった。

• 過去の懸念: AI は Prestigious High School Math Competition で優位を占めていたり、Navier-Stokes 方程式を解いてたりした。
• 現在の現実:
  • エージェントは数年間実現しようとしていたオープンソースの変更を完了に導く。
  • アプリ開発の開始や古いソフトウェアの巨視的変更のテスト支援が可能になる。
• 未来への視点:
  • これらは企業のスロップ配信に使われるかもしれないが、人間を助けるツールとしても機能する。
  • 叔父のように自前のソフトウェアを構築したり、友人と連絡を取るためのツールを作る方法を見せることができる。

「これが勇敢な新世界です。機械化されたコードライターや数学者が構築することをようやく見始めるだけです。」

• 謝辞: Peter Kreiseder と Atherai Maran へのコンサルティングに感謝。
• 次号の予定: スパムなし、新しい投稿のためのメール受付を開始します。

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💰 付録：私のサブスクリプション状況

サービス	状態	コスト/備考
Claude Pro	🟢 使用継続中	月額 $17（メイン利用）
GitHub Copilot Pro	🟡 限定利用中	月額 $10（自動補完用のみ）
**OpenAI **(ChatGPT)	🔴 キャンセル	当初は期待したが、現在は Claude が主流。Random Q&A は主に Claude を使用している。